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因材施教课程设计 满足不同人员学习需求
OMO线上线下同步教学 因材施教分级教学
应届生/计算机专业 | 0基础转行拿高薪 |
刚毕业,想从事编程开发工作, Python简单易学且比较火 | 完全零基础,想学Python开发, 追求更高的升职加薪机会 |
我想技术进阶 | 提升工作效率 |
有其他编程基础或想要提升 Python技术,深入学习人工智能 | 找不到合适的学习方法及技巧, 学Python可以让工作更便捷 |
教学模式不断升级 培养优秀人才
与百度、华为共建合作 联合百度深度学习项目 基于真实行业场景开发 | 北美博士团队主导研发 科研成果转化教学案例 教学内容走在技术前沿 |
课程行业需求为导向 产业级实际项目教学 无缝衔接企业级项目 | |
前四阶段打好开发基础 深入学习人工智能开发 发展稳职位晋升无极限 | 多年Python课程打磨 降低人工智能学习难度 体系化学习 科学提升 |
循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变
第一阶段 Python 语言核心编程 | Python核心、面向对象程序设计、Python高级、Python程序结构、Python函数式编程思想、集成操作框架 | 课程目标 1.学习Python核心语法、掌握Python核心技能; 2.掌握面向对象编程思想; 3.通过Python 函数式编程思想、实现集成操作框架。 |
第二阶段 系统高级编程 | Linux操作系统、数据处理、网络并发教程、multiprocessing进程模块、IO网络并发、并发编程方法 | 课程目标 1、熟练使用Linux常用命令和编辑工具 2、掌握python操作正则表达式的方法 3、掌握并发编程方法,多任务编程思想 |
第三阶段 互联网全栈开发 | 前端技术开发、Django web框架、Redis、Ajax、JSON开发、jquery对Ajax的支持 | 课程目标 1.熟悉项目开发流程、掌握需求分析方法 2.完成前后端分离电商网站的代码编写以及部署 3.熟练掌握软件系统缺陷评估理论、方法、流程 |
第四阶段 人工智能 | 机器学习基础、深度学习基础、计算机视觉(CV)、计算机视觉综合项目、自然语言处理(NLP)、PyTorc | 课程目标 1.掌握深度学习基本思想、常用算法、模型等 2.熟练使用OpenCV工具实现 各种图像处理技术 3.能利用深度学习平台实现DCGAN模型 |
Python培训机构推荐十家名单:(排名不分先后) 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 注:以上内容来源与网络,仅供参考,排名不分先后 Python的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。 |
怎么从零开始学python
从零开始学习python,如果自学的话,只能一点一点跟着教材来进行学习,遇到一些难点,自己不能解决,只能从网络上面招人解答,但是更多的问题是得不到解决,长此以往,就会对放弃学习。最好的学习方法就是报培训班,在老师的指导下进行学习,不管遇到什么问题都可以找老师进行答疑,并且还有大量的实战项目可以进行练习。
Python的优点
Python的优点是有很多的,比如:简单,易学,速度快,免费、开源,高层语言,可移植性,解释性,可扩展性,可嵌入性,丰富的库,独特的语法,从云端、客户端,到物联网终端,python应用无处不在,从原型设计到开发,从Web 应用到云计算框架,处处可见其身影,将成为编程语言里的主流。
Python爬虫是什么
爬虫对于互联网的从业人员来说是不陌生的,但是很多新手小白是没有听说过爬虫。所谓python爬虫,就是一种脚本,通过python程序开发的,可以按照设计的规则,对互联网上面存在的一些内容进行抓取。而python在互联网上有非常广的应用,也可以用在seo上。
Python可以处理任意大小的整数
Python可以处理任意大小的整数,当然包括负整数,在Python程序中,整数的表示方法和数学上的写法一模一样,例如:1,100,-8080,0,等等。计算机由于使用二进制,所以,有时候用十六进制表示整数比较方便,十六进制用0x前缀和0-9,a-f表示,例如:0xff00,0xa5b4c3d2,等等。
Python字符串格式化
Python 支持格式化字符串的输出 。尽管这样可能会用到非常复杂的表达式,但最基本的用法是将一个值插入到一个有字符串格式符 %s 的字符串中。在 Python 中,字符串格式化使用与 C 中 sprintf 函数一样的语法。
Python的数据分析功能
Python 的数据分析生态系统很完善了,甚至看到很多研究者的讨论帖子都建议早点把研究工具迁移到 Python 生态系统。Numpy & Scipy、Pandas、matplotlib 是 Python 最基本数据分析的三驾马车,而 Jupyter notebook 则是分析的最基本交互式环境。作为一个 Python 数据分析入门者,我建议一定要熟练掌握这些基本工具。后续则可以学习更为强大的工具,如分布式计算 pyspark,机器学习、深度学习、神经网络等等,Python 都能找到成熟的包以供使用。
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